孙新红，周之皓，汤育春，陆 莹，夏侯遐迩，李启明

(东南大学土木工程学院，江苏 南京 211189)

0 引言

目前，我国建筑业面临着建设过程环境污染严重、劳动生产率低下等突出问题，推行机械化、绿色化、信息化的装配式建筑已是大势所趋[1]。截至2020年，我国新建装配式建筑面积达6.3亿m2，装配式建筑规模日益扩大。相较于传统建筑的施工过程，装配式建筑施工涉及大量高空立体作业与人机交互，且全新的施工工序对工人提出了更专业的操作要求，因此，装配式建筑施工现场的安全管理兼具复杂性和不确定性[2]。但目前装配式建筑施工现场的安全管理研究极为有限，其中，国外研究主要集中在通过优化预制构件设计来改善工人职业健康问题。例如，通过优化预制面板设计及其安装流程来降低工人肌肉骨骼损伤的风险[3]；开发人体工程学工具来预防与矫正构件生产作业中工人的不安全姿势[4]。国内研究聚焦于半定量的安全风险评价，如运用4M1E理论对装配式建筑施工过程进行危险源分析与专家打分[5]；基于结构熵权-可信性测度理论，构建装配式建筑吊装施工安全风险评估模型，评估吊装作业安全风险[6]；目前国内研究多从人、材、机、环、管等方面对装配式建筑施工现场的风险进行主观评价，其评价结果依赖专家经验，所得结论难以直接转化为施工现场的管理措施。

为弥补上述研究缺陷，本文结合事故致因理论，提出包含事故基本信息和事故致因信息的多维度装配式建筑施工危险场景分析模型，有效挖掘事故发生规律，将事故中的大量隐性信息转化为结构化的危险场景数据，并通过刻画工人不安全行为和区域不安全状态的交互过程来显化事故致因因素，客观还原事故发生时的危险场景，为施工现场安全管理人员提供高效的风险分析工具。同时，采集2009—2019年美国职业安全与健康管理局(Occupational Safety and Health Administration，OSHA)记录的79起装配式建筑施工事故，利用所构建的模型将冗长的事故文本报告转化为结构化的危险场景数据，识别高频高损危险场景，致力于获取有针对性的风险管控方案，并为装配式建筑施工现场各类智能化技术的落地提供应用场景，切实提高安全绩效。

1 危险场景分析模型构建

1.1 危险场景的理论基础

鉴于装配式建筑施工相较于传统施工工序具有结构构件装配化、现场施工机械化、临时设施工具化、操作人员专业化等特点[7]，在控制其施工安全风险时应重点关注由“预制构件、施工机械、临时设施”等施工现场环境要素诱发的现场不安全区域及由“操作人员专业化水平不足”诱发的工人不安全行为。为构建面向危险场景(hazard scene，HS)的事故分析模型，在强调“致因因素类别”的事故致因理论中，提取“工人不安全行为”及“现场不安全区域”2个可监控的事故致因因素[8]；在强调“致因因素作用模式”的事故致因理论中，选用轨迹交叉机理，即不同类型的致因因素一旦在施工现场发生运动轨迹的交叉与耦合，就会造成事故[9]。结合包含工人不安全行为、现场不安全区域的致因因素与耦合机理这一致因因素交互模式，将危险场景定义为施工过程发生在施工工人和现场区域交互形成的多个场景下，若施工过程中工人出现不安全行为或区域存在不安全状态，则该施工场景转变为可能出现安全事故的场景(即危险场景)，危险场景可由工人不安全行为或区域不安全状态两大致因因素单独或耦合触发。目前，已有学者将“场景”的概念引入安全管理领域，提出针对煤矿工人[10]、地铁施工工人[11]的不安全行为场景，但现有研究普遍忽视了区域不安全特征在场景中发挥的作用。基于场景的概念应同时考虑行为要素和空间要素[12]，本文构建的危险场景模型强调了“行为”和“区域”的交互过程。

同时，考虑到施工现场危险场景的形成是一个动态的复杂过程，其可能由不同致因因素触发，因此本文将危险场景分为3类：①区域驱动危险场景(area-driven hazard scene，AHS) 该类场景下发生的事故仅由现场区域的不安全状态触发，如因构件堆放防倾覆措施不当，导致构件倒塌伤人；②人因驱动危险场景(behavior-driven hazard scene，BHS) 该类场景下发生的事故仅由工人的不安全行为触发，如构件装配工在定位与扶正正在吊装的构件时，因技术不过关导致压伤手脚；③双重驱动危险场景(coupling-driven hazard scene，CHS) 该类场景下发生的事故由区域不安全状态和工人不安全行为同时触发，如工人违规在吊装的物体下行走，同时吊具质量存在缺陷，最终导致坠物伤人。危险场景明晰了致因因素的驱动规则，针对各类危险场景提出不同安全风险的阻断机制。

1.2 危险场景信息的结构化编码

为高度还原装配式建筑施工安全事故发生的全貌，将复杂的事发过程分解为结构化的危险场景数据，针对3类危险场景构建了包含事故基本信息和事故致因信息的多维度分析模型。

1.2.1事故基本信息的结构化编码

事故基本信息用来描述安全事故发生时的基本情况，具体包括事故发生时间(time，T)、施工阶段(construction process，CP)、受伤工种(injured worker，IW)、事故类型(accident type，AT)、工伤类型(injured type，IT)和事故后果(accident consequence，AC)6个维度。其中，事故发生时间按年份、月份、日期，依次编码为T1，T2，T3；施工阶段按装配式建筑现场的施工过程划分为构件运输、堆放、吊装和安装[13]，依次编码为CP1，CP2，CP3，CP4；参考《住房城乡建设行业职业工种目录》并结合装配式建筑施工现场特点，对受伤工种进行划分，如构件装配工、起重机驾驶员等，依次编码为IW01，IW02等；参考JGJ/T 429—2018《建筑施工易发事故防治安全标准》，将事故类型分为高处坠落、物体打击、坍塌、机械伤害、触电和其他，依次编码为AT1，AT2，…，AT6；参考GB/T 15499—1995《事故伤害损失工作日标准》划分受伤工人的工伤类型，如骨折、脑震荡等，依次编码为IT01，IT02等；事故后果也按《事故伤害损失工作日标准》中规定的损失工作日来衡量，并以105d为界分为轻伤、重伤和死亡[14]，依次编码为ACa，ACb，ACc，如死亡的损失工日计为6 000d，编码为ACc6000。对事故基本信息的结构化编码，可帮助安全管理人员总结最易发生事故的时间和施工阶段、最易受伤的工人及受伤类型、最常见的事故类型及事故严重程度，以合理分配安全管理资源，提高装配式建筑安全管理效率。

1.2.2事故致因信息的结构化编码

事故致因信息用来描述驱动事故发生的“工人不安全行为”和“区域不安全状态”。工人不安全行为信息包括不安全行为工种(unsafe worker，UW)、不安全行为类型(unsafe behavior type，UBT)和具体不安全动作(unsafe action，UA)3个维度。其中不安全行为工种记录不安全动作发出者，如构件装配工、起重机驾驶员等，依次编码为UW01，UW02等；不安全行为类型分为操作违规、技术差错、知觉与决策差错，并依次编码为UBTa，UBTb，UBTc；对工人不安全动作结构化编码时，采用不安全行为类型对应的小写字母进行区分，如属于操作违规类的不安全动作编码为UAa01。挖掘并统计工人不安全行为信息，能帮助安全管理人员掌握施工现场高频不安全行为工种，有效加强相应工种的安全教育培训及现场行为监控。区域不安全状态的信息包括不安全区域类型(unsafe area type，UAT)、不安全物体类型(unsafe object type，UOT)和物体不安全状态(unsafe condition，UC)3个维度。其中，将不安全区域分为高坠区、落物区、碰撞区、坍塌区和触电区，并根据区域内不安全物体特征将其细分为静态区和动态区(触电区不区分)，最终形成9类区域并依次进行编码，如静态、动态高坠区分别编码为UAT11，UAT12；将不安全物体类型分为临时设施/结构、施工工具、预制构件、施工机械、施工材料，依次编码为UOTa，UOTb，…，UOTe；对物体的不安全状态进行描述，采用不安全物体类型对应的小写字母进行区分，如对某临时设施/结构的不安全状态编码为UCa01等。挖掘并统计区域不安全状态信息，能帮助安全管理人员识别高频高危不安全物态，有效加强相应物态的安全隐患排查。综上所述，本文从事故的基本信息和致因信息两大方面构建了装配式建筑施工危险场景分析模型，具体分析模型与编码规则如图1所示。

图1 装配式建筑施工多维危险场景分析模型

2 装配式建筑施工危险场景数据采集

鉴于我国建筑安全事故快报系统已停用，无法采集我国装配式建筑安全事故，国内外装配式建筑施工阶段和事故致因因素分类一致且本文构建的模型具有普适性，因此本文采集美国OSHA伤亡调查报告数据库中的装配式建筑施工安全事故用于危险场景的分析。通过该数据库中提供的摘要、描述、关键词、标准产业分类代码(standard industrial classification code，SIC)这4类检索方式，选取所有能够反映装配式建筑的检索字段，包括precast，prefabricated，modular，precut，tilt-up building，assembled building，panelized，factory-built，off-site，SIC-2452(即装配式木结构建筑)和SIC-3448(装配式金属结构建筑)，共检索出2009—2019年188份事故报告。在数据处理过程中，剔除重复事故20起、不相关事故95起(如预制构件工厂生产、模块化家具组装等)，得到事故报告73份，又考虑到其中5起事故涉及2人及以上伤亡，且每个工人的伤亡都发生在不同危险场景下，最终获取79起事故用于危险场景分析。为确保危险场景分析的准确性，共邀请从事装配式建筑施工研究的3名老师与3名研究生共同开展危险场景数据的结构化编码，并最终对分析结果达成一致性意见。

3 危险场景事故信息统计与分析

3.1 事故基本信息各维度统计与分析

以事故基本信息中的“事故类型(AT)”维度为例进行详细的统计分析，结果如图2所示。由图2可知，高处坠落占事故总数的44.3%，是最高频的事故类型，究其原因是装配式建筑施工涉及大量预制构件的高空安装作业，工人违规使用高空作业平台及违规佩戴个人防护装备的情况频发，因此，需加强对高空作业工人的安全教育培训；坍塌是第二大高频事故，占事故总数的24.1%，且致死率高达42%，该类事故主要是由预制构件倒塌造成的，预制构件体积大、质量大，一旦发生倒塌，致死率极高；机械伤害、物体打击分别占事故总数的15.2%，13.9%，这主要是因为装配式建筑的施工现场涉及大量大型机械，施工机械发生碰撞后常导致吊运构件坠落；而在传统建筑施工过程中较常发生的触电事故并未出现，预制构件大多在工厂完成生产，减少了大量现场带电施工作业。

图2 事故类型(AT)维度事故数量及伤亡人数统计

受篇幅限制，装配式建筑危险场景数据中事故基本信息的其他维度统计分析结果如表1所示。

表1 2009—2019年装配式建筑事故基本信息维度统计与分析

3.2 事故致因信息统计与分析

对危险场景中工人不安全行为和区域不安全状态进行统计分析，揭示装配式建筑安全事故致因因素的驱动方式，为现场安全管理人员有效控制致因因素提供依据。

3.2.1工人的不安全行为

在79起事故中，有63起事故的危险场景由工人不安全行为触发。依据图3所示统计结果，构件装配工最易出现不安全行为，占全部不安全行为工种的65%。安装阶段涉及大量预制构件定位、固定与连接等工序，因此，工人极易出现违规操作；另外，吊装作业涉及的工人(起重机驾驶员、起重信号工、司索工)也易出现不安全行为，共占比29%。吊装作业非常依赖工人的吊装经验且涉及多工种配合，经验不足的起重信号工、司索工常出现吊装信号指挥混乱、违规断开吊具连接等不安全行为。因此，在开展安全教育与技能培训过程中，需加强构件装配工对现行规范及技术标准掌握情况的检查，加强吊装作业工人的协作配合能力，进而减少高频不安全行为触发的危险场景。

图3 不安全行为工种触发的危险场景数量占比

为实现工人不安全行为的精细化控制，进一步识别出工人不安全行为对应的不安全动作。受篇幅限制，仅列出不安全行为最频发的构件装配工不安全行为及动作清单，如表2所示。不难发现，在具体的不安全行为与动作中，构件装配工常因节省时间做出“施工作业未佩戴/未正确佩戴PPE”和“违规在未固定/无防护设施的构件上作业”这两类动作。因此，安全管理人员务必仔细检查工人佩戴PPE及其施工作业面的合规性，减少装配工人因违规操作引发的安全事故。

表2 装配式建筑施工工人不安全行为及不安全动作清单(节选)

3.2.2区域的不安全状态

在79起事故中，共50起事故的危险场景由区域不安全状态触发，本文将现场不安全区域中的不安全物体及其不安全状态做成清单，如表3所示，帮助安全管理人员明晰各区域的检查重点，确保工人进入相应区域作业前就能及时规避不安全物态的出现。

表3 装配式建筑施工区域不安全状态清单

区域不安全状态的统计结果如图4，5所示，可以发现：①静态高坠区是最易发生事故的区域，占事故总数的52%，且该类区域的形成主要是由不可靠的临时结构与预制构件造成的；另外，预制构件形成的静态坍塌区也是事故多发区域，占事故总数的30%。②施工现场最易导致事故发生的不安全物态为“预制构件未设置临时支撑/临时支撑不可靠”，占事故总数的20%；另外，“构件存放防倾覆措施不当”也常导致不安全区域形成，占事故总数的12%。为有效避免预制构件不安全状态的形成，可在设计阶段对其进行风险预控，利用建筑信息模型深化安全防护设计，安全管理人员通过直接比对现场情况与设计方案即可完成构件的防护检查。

图4 施工现场不安全区域触发的危险场景数量占比

图5 区域不安全物态触发的危险场景数量占比

4 危险场景类型统计与分析

本文将3类危险场景与事故基本信息及致因信息进行交叉分析，揭示危险场景的驱动规律、高发阶段与常见后果，帮助安全管理人员明确安全风险的控制重点与阻断机制。

4.1 各类型危险场景下工人与区域交互统计分析

危险场景分析关注目前施工现场安全管理普遍忽视的工人行为及区域物态动态交互的问题。在79起事故中，AHS，BHS，CHS驱动的事故分别占比20.3%，36.7%，43.0%，因此，若规避工人不安全行为和区域不安全状态，即可分别减少79.7%，63.3%的事故。①针对AHS，除在施工前对区域内的常规不安全物态进行排查外，还需提醒该类场景下的受伤工种提高主动规避环境风险的意识。例如，AHS下构件装配工在安装构件和运输车辆驾驶员在装卸构件时最易因不安全物态受伤，分别占比56.3%，25.0%，因此，应着重提高这2类工种的环境风险感知能力，如在安全教育培训的过程中提醒构件装配工、构件运输车辆驾驶员应在安装和装卸预制构件时特别注意构件的稳定性。② 针对BHS，除控制常见工人不安全行为的发生，还需对多次出现不安全行为的区域加强监控和巡查力度，从而提高安全管理效果。例如，BHS下动态碰撞区、动态落物区和静态高坠区内工人不安全行为出现频率较高，分别占比27.6%，24.1%，20.7%，因此，应重点监督这几类区域，如在施工机械吊装区、临边洞口增设摄像头对高频不安全行为进行实时预警。③针对CHS，需阻断行为与区域的交互过程来阻断事故的发生，在所有CHS驱动的事故中因工人安装作业PPE佩戴不规范与施工现场临时结构未设置防护栏形成的危险场景最常发生，占比高达38.2%，因此，要加大施工现场临时结构防护设施的检查力度，并严格规范工人PPE的佩戴，避免二者同时发生。

4.2 各施工阶段下危险场景类型统计与分析

对不同施工阶段发生的3类危险场景进行统计，结果如图6所示。不难发现：①构件运输和堆放阶段的事故主要由AHS导致。因此，在这2个阶段需重点控制不安全物态，如提醒工人在卸载与搬运预制构件前，检查构件放置状态，主动避免因构件倾覆造成的事故。②吊装阶段的事故主要由BHS导致。因此，在该阶段要重点控制工人行为，如通过利用定位技术防止工人进入动态吊装区域，利用计算机视觉技术实时监测不安全动作，利用虚拟现实技术提高工人吊装作业技能培训的效果等。③构件安装阶段的事故主要由CHS导致。因此，在构件安装阶段需提前对高频不安全物态先进行逐一排查，且对安装过程中高频出现的不安全行为予以安全培训与重点监督。

图6 各施工阶段下危险场景的数量占比

4.3 各事故类型下危险场景类型统计与分析

对不同事故发生时的3类危险场景进行统计分析，结果如图7所示。不难发现：① 高处坠落主要发生在CHS下。究其原因除了工人高空作业未穿戴PPE这一行业通病，许多施工项目因节省成本而未为构件装配工提供符合规范的高空作业平台，导致工人不得不在预制构件狭窄的作业面上高空作业。因此，需对高空作业的防护措施投入足量的安全成本并在施工前多次检查。②物体打击和机械伤害主要发生在BHS下。因此，需通过相关技能培训提高工人操作机械设备的规范性与多工种配合的协调能力。③构件坍塌事故主要发生在AHS下。因此，可利用建筑信息模型在构件设计阶段对各类预制构件的安全防护措施进行深化设计，保障工人可依照深化设计方案规范实施各类防护措施。

图7 各事故类型下危险场景的数量

5 结语

1)基于危险场景的不同维度 构件安装与运输分别是事故发生的最高频和最高损阶段；高处坠落和坍塌事故高频发生且致死率高；骨折是最高频工伤类型，脑震荡致死率较高；构件装配工“施工作业未佩戴/未正确佩戴PPE”和“违规在未固定/无防护设施的构件上作业”是最高频的不安全行为，“预制构件未设置临时支撑/临时支撑不可靠”和“构件存放防倾覆措施不当”是最高频的不安全物态。

2)基于危险场景的不同类型 构件运输和堆放阶段的事故主要由AHS触发，吊装阶段的事故主要由BHS触发，安装阶段事故主要由CHS触发；高处坠落事故主要由CHS触发，物体打击和机械伤害事故主要由BHS触发，坍塌事故主要由AHS触发。

3)基于危险场景的应用方式 面向场景的统计结果为装配式建筑施工现场实施各类智能化技术提供了具体的应用场景，如可利用定位技术防止工人进入危险区域、利用BIM技术实现构件安全防护措施的深化设计、利用计算机视觉技术实现工人不安全动作的实施监控。

4)对我国安全管理启示 我国应加快不同类型建筑的安全事故库建设，以掌握国内施工现场安全事故发生规律，有针对性地优化施工安全管理方式；改变传统危险源识别的安全管理模式，采用危险场景分析施工安全事故，以提高施工现场安全管理效率和准确性。